车道线3D点云地图构建方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了车道线3D点云地图构建方法，包括如下步骤：获取RGB图像以及深度图像，并获取当前的RGB图像以及深度图像所对应的GPS位置信息；创建卷积网络架构以及反卷积网络架构；逐层提取特征点，并将每一层的RGB图像的特征点与深度图像的特征点融合后输出至反卷积网络架构中；反卷积网络架构将每一层的融合特征点反向运算输出语义分割图像；基于当前的所述语义分割图像输出对应的车道线语义分割图转换为车道线3D点云地图。本发明专利技术通过深度网络对采集的RGB图像和深度图像进行编码、特征提取，以获取语义分割图像，从而基于语义分割图像结合摄像机的位姿拼接成车道线3D点云地图，可用于其他2D或3D地图融合车道线信息。

3D point cloud map construction method, electronic equipment and storage medium of lane line

【技术实现步骤摘要】
车道线3D点云地图构建方法、电子设备及存储介质
本专利技术涉及地图处理技术，尤其涉及车道线3D云地图构建方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前vSLAM构建的地图主要分为特征点3D点云地图和RGB3D云地图以及语义点云地图。特征点3D点云地图可由ORBSLAM方法进行构建，建图后只能用作本方法的定位用途。RGB3D点云地图可由RTABMAPSLAM方法进行构建，地图可以可视化三维空间的RGB点云，建图后只能用作本方法的定位用途。语义点云地图，一般为直接用点云进行语义分割后基于这语义点云进行构图，或基于单目的CNNSLAM，上述方法都不能对单独构建车道线三维语义地图，用于其它2D或3D地图车道线融合，不能容易地复用该车道线三维语义地图。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供车道线3D点云地图构建方法，其能解决现有技术不能对各种地图车道线进行融合的问题。本专利技术的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决现有技术不能对各种地图车道线进行融合的问题。本专利技术的目的之三在于提供一种存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.车道线3D点云地图构建方法，其特征在于，包括如下步骤：/n基于RGBD摄像头采集前方车道的RGB图像信息以及深度信息，以获取RGB图像以及深度图像，并获取当前的RGB图像以及深度图像所对应的GPS位置信息；/n创建卷积网络架构以及反卷积网络架构；/n将当前的RGB图像以及深度图像输入至卷积网络架构中分别逐层提取特征点，并将每一层的RGB图像的特征点与深度图像的特征点融合后作为融合特征点，输出至反卷积网络架构中；/n反卷积网络架构将每一层的融合特征点反向运算输出语义分割图像；/n基于当前的所述语义分割图像输出对应的车道线语义分割图，并输出RGBD摄像头的采集位姿；/n根据深度信息将车道线语义...

【技术特征摘要】
1.车道线3D点云地图构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
基于RGBD摄像头采集前方车道的RGB图像信息以及深度信息，以获取RGB图像以及深度图像，并获取当前的RGB图像以及深度图像所对应的GPS位置信息；
创建卷积网络架构以及反卷积网络架构；
将当前的RGB图像以及深度图像输入至卷积网络架构中分别逐层提取特征点，并将每一层的RGB图像的特征点与深度图像的特征点融合后作为融合特征点，输出至反卷积网络架构中；
反卷积网络架构将每一层的融合特征点反向运算输出语义分割图像；
基于当前的所述语义分割图像输出对应的车道线语义分割图，并输出RGBD摄像头的采集位姿；
根据深度信息将车道线语义分割图转换为车道线3D点云地图。


2.如权利要求1所述的车道线3D点云地图构建方法，其特征在于，还包括如下步骤：将车道线3D点云地图进行矢量化，以形成车道线3D矢量地图。


3.如权利要求1所述的车道线3D点云地图构建方法，其特征在于，RGBD摄像头安装于车辆前端。


4.如权利要求1所述的车道线3D点云地图构建方法，其特征在于，将当前的RGB图像以及深度图像输入至卷积网络架构之前将所述RGB图像以及深度图像进行归一化处理。


5.如权利要求1所述的车道线3D点云地图构建方法，其特征在于，所述卷积网络架构以及反卷积网络架构均为五层。


6.如权利要求5所述的车道线3D点云地图构建方法，其特征在于，反卷积网...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞锦涛，杨晓东，赖志林，李睿，
申请(专利权)人：广州赛特智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44